在现代建筑中，空调系统作为保障室内热舒适性的重要设备，其运行效率直接影响建筑的能源消耗与环境质量。随着节能减排政策的不断推进以及智能控制技术的发展，如何实现空调系统运行参数的动态优化，已成为暖通空调领域研究的热点问题。传统的空调控制策略多采用固定设定值或简单的启停控制，难以适应复杂多变的室内外环境条件和用户需求变化。因此，构建一套能够实时感知、分析并调整运行参数的动态优化策略，对于提升系统能效、降低运行成本具有重要意义。

空调系统的运行参数主要包括送风温度、送风量、冷水机组出水温度、冷却水温度、风机转速、水泵频率等。这些参数之间相互耦合，且受到室外气象条件、建筑负荷特性、人员活动强度等多种因素影响。若某一参数设置不合理，不仅会导致能耗增加，还可能引发室内温度波动、湿度失控等问题。因此，动态优化的目标是在满足热舒适性和空气质量的前提下，通过实时调节关键运行参数，使系统始终运行在高效区间。

实现动态优化的基础是建立准确的系统模型与实时数据采集机制。借助物联网技术，可在空调系统的各个关键节点部署温湿度传感器、流量计、压力变送器等监测设备，实现对运行状态的全面感知。同时，结合建筑能耗模拟软件与机器学习算法，可构建空调系统的动态能耗模型，预测不同工况下的能耗表现。例如，利用支持向量机（SVM）或长短期记忆网络（LSTM）对历史运行数据进行训练，可以有效预测未来一段时间内的冷热负荷变化趋势，为参数优化提供依据。

在优化算法方面，常用的有模型预测控制（MPC）、遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）等。其中，模型预测控制因其具备前瞻性和约束处理能力，被广泛应用于空调系统的实时优化中。MPC通过滚动优化的方式，在每个控制周期内求解一个有限时间范围内的最优控制序列，并仅执行第一个控制动作，随后根据新的测量数据更新预测模型，重新进行优化计算。这种方法能够有效应对系统非线性、时变性和外部扰动带来的挑战，实现精细化调控。

以某办公建筑中央空调系统为例，采用基于MPC的动态优化策略后，系统可根据逐时天气预报、人员 occupancy 数据及电价信息，动态调整冷水机组的启停时间与出水温度设定值。当预测到午后太阳辐射较强时，系统可提前启动制冷设备，适当降低供水温度，避免峰值负荷时段压缩机长时间高负荷运行；而在夜间或过渡季节，则可提高设定温度，减少不必要的能量消耗。实验数据显示，该策略相较传统定温控制方式，全年综合节能率可达18%以上。

此外，动态优化还需考虑用户的个性化需求与舒适度偏好。可通过移动终端或室内面板收集用户的温度反馈，结合PMV（预测平均投票）指标，实时评估热舒适水平，并将其作为优化目标函数中的约束项或权重因子。例如，在夏季高温时段，系统可在保证大多数人舒适的条件下，允许局部区域温度略有升高，从而降低整体制冷负荷。

值得注意的是，动态优化策略的成功实施离不开高效的控制系统架构与良好的人机协同机制。应建立集数据采集、模型计算、指令下发于一体的中央控制平台，并确保通信延迟低、响应速度快。同时，运维人员需定期校准传感器、更新模型参数，防止因设备老化或环境变迁导致优化失效。

综上所述，空调系统运行参数的动态优化是一项涉及多学科交叉的系统工程。通过融合先进的传感技术、数据分析方法与智能控制算法，能够在保障室内环境品质的同时，显著提升能源利用效率。未来，随着数字孪生、边缘计算等新兴技术的深入应用，空调系统的自主决策能力将进一步增强，推动建筑能源管理向智能化、低碳化方向持续发展。